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網(wǎng)葉編輯器 ?W葉編輯器 網(wǎng)葉編輯器
標(biāo)簽:
上傳時間:
2016-01-20
上傳用戶:watch100
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目前網(wǎng)路流行的網(wǎng)頁遊戲(travian),配合firefox排程外掛,可以協(xié)助玩家計算建築物排程,本程式為javascript+xml方式,適合ajax初學(xué)者使用學(xué)習(xí),請務(wù)必掛於伺服器中才能穩(wěn)定執(zhí)行
標(biāo)簽:
travian
firefox
上傳時間:
2016-08-05
上傳用戶:ls530720646
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臺灣地區(qū)民眾使用網(wǎng)路之情形,與使用寬頻上網(wǎng) 、無線上網(wǎng) 、行動上網(wǎng) 之使用狀況與行為、臺灣地區(qū)偏遠(yuǎn)及非偏遠(yuǎn)地區(qū)其網(wǎng)路使用行為之差異;另外,也針對臺灣地區(qū)家庭,了解其使用網(wǎng)路與寬頻之狀況與行為
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上傳時間:
2016-08-17
上傳用戶:songnanhua
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圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數(shù)
格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W):n為圖頂點數(shù),W為圖的帶權(quán)鄰接矩陣,不構(gòu)成邊的兩頂點之間的權(quán)用inf表示。顯示最小生成樹的邊及頂點, Wt為最小生成樹的權(quán),Pp(:,1:2)為最小生成樹邊的兩頂點,Pp(:,3)為最小生成樹的邊權(quán),Pp(:,4)為最小生成樹邊的序號 附圖,紅色連線為最小生成樹的圖
例如
n=6 w=inf*ones(6)
w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3]
w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6
[a,b]=mintreek(n,w)
標(biāo)簽:
mintreek
Kruskal
Wt
Pp
上傳時間:
2015-11-30
上傳用戶:dreamboy36
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自組織映射網(wǎng)路(SOM) ,一種以競爭架構(gòu)為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的類神經(jīng)網(wǎng)路模式
SOM網(wǎng)路是模仿腦神經(jīng)細(xì)胞『物以類聚』的特性
標(biāo)簽:
SOM
映射
上傳時間:
2017-01-07
上傳用戶:x4587
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抽樣z變換頻率抽樣理論:我們將先闡明:(1)z變換與DFT的關(guān)系(抽樣z變換),在此基礎(chǔ)上引出抽樣z變換的概念,并進(jìn)一步深入討論頻域抽樣不失真條件。(2)頻域抽樣理論(頻域抽樣不失真條件)(3)頻域內(nèi)插公式一、z變換與DFT關(guān)系(1)引入連續(xù)傅里葉變換引出離散傅里葉變換定義式。離散傅里葉變換看作是序列的傅里葉變換在 頻 域 再 抽 樣 后 的 變 換 對.在Z變換與L變換中,又可了解到序列的傅里葉 變換就是單位圓上的Z 變 換.所以對序列的傅里葉變換進(jìn)行頻域抽樣時, 自 然可以看作是對單位圓上的 Z變換進(jìn)行抽樣. (2)推導(dǎo)Z 變 換 的 定 義 式 (正 變 換) 重 寫 如 下: 取z=ejw 代 入 定 義 式, 得 到 單 位 圓 上 Z 變 換 為w是 單 位 圓 上 各 點 的 數(shù) 字 角 頻 率.再 進(jìn) 行 抽 樣-- N 等 分.這 樣w=2kπ/N, 即w值為0,2π/N,4π/N,6π/N…, 考慮到x(n)是N點有限長序列, 因而n只需0~N-1即可。將w=2kπ/N代入并改變上下限, 得 則這正是離散傅里葉變換 (DFT)正變換定義式.
標(biāo)簽:
抽樣
變換
頻率
上傳時間:
2014-12-28
上傳用戶:zhaistone
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簡化DFA-對于一確定型自動機M=(K,Σ,Δ,s, F),設(shè)p,q ∈K,若對于任一字符串w,由p沿w可達(dá)某終點當(dāng)且僅當(dāng)由q沿w可達(dá)某終點,則說p,q等價,記為p≡q。而且,≡的一個等價類恰好就是狀態(tài)數(shù)最少的確定型自動機的一個狀態(tài)
標(biāo)簽:
DFA
自動機
上傳時間:
2013-12-23
上傳用戶:yzhl1988
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設(shè)有一個背包可以放入的物品重量最重為s,現(xiàn)有n件物品,它們的重量分別為w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。問能否從這n件物品中選擇若干件放入此背包中,使得放入的重量之和正好為s。如果存在一種符合上述要求的選擇,則稱此背包問題有解(或稱其解為真);否則稱此背包問題無解(或稱其解為假)。試用遞歸方法設(shè)計求解背包問題的算法。
標(biāo)簽:
上傳時間:
2016-03-15
上傳用戶:bcjtao
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% EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation
%
% Inputs:
% X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable
% k - maximum number of Gaussian components allowed
% ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none)
% maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none)
% pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none)
% Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none)
%
% Ouputs:
% W(1,k) - estimated weights of GM
% M(d,k) - estimated mean vectors of GM
% V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM
% L - log likelihood of estimates
%
標(biāo)簽:
multidimensional
estimation
algorithm
Gaussian
上傳時間:
2013-12-03
上傳用戶:我們的船長
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管腳號 管腳名稱 LEVER 管腳功能描述
1 VSS 0V 電源地
2 VDD 5.0V 電源電壓
3 VEE 5.0V~(-13V) 液晶顯示器驅(qū)動電壓
4 D/I H/L D/I=“H”,表示DB7~DB0為顯示數(shù)據(jù)
D/I=“L”,表示DB7~DB0為顯示指令數(shù)據(jù)
5 R/W H/L R/W=“H”,E=“H”,數(shù)據(jù)被讀到DB7~DB0
R/W=“L”,E=“H→L”, DB7~DB0的數(shù)據(jù)被寫到IR或DR
6 E H/L 使能信號:R/W=“L”,E信號下降沿鎖存DB7~DB0
R/W=“H”,E=“H” DRAM數(shù)據(jù)讀到DB7~DB0
7 DB0 H/L 數(shù)據(jù)線
8 DB1 H/L 數(shù)據(jù)線
9 DB2 H/L 數(shù)據(jù)線
10 DB3 H/L 數(shù)據(jù)線
11 DB4 H/L 數(shù)據(jù)線
12 DB5 H/L 數(shù)據(jù)線
13 DB6 H/L 數(shù)據(jù)線
14 DB7 H/L 數(shù)據(jù)線
15 CS1
L (19264A)
選擇IC1,即(左)64列
16 RESET L 復(fù)位控制信號,RST=0有效
17 CS2
L (19264A)
選擇IC2,即(中)64列
18 CS3
L (19264A)
選擇IC3,即(右)64列
19 V0 -9V Negative Voltage for LCD driving
20 LED+ +5.0V The LED supply
標(biāo)簽:
5.0
LEVER
管腳
VSS
上傳時間:
2014-01-01
上傳用戶:541657925